심층 학습은 인공 신경망을 이용하여 데이터에서 패턴을 배우는 머신러닝의 한 유형입니다. 깊이 있는 다양한 계층으로 이루어진 인공 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 

 

일반적으로 사진, 음성, 텍스트와 같은 대량의 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행합니다.  컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활발하게 사용되고 있습니다.

 

 

예를 들어, 이미지 분류 작업에서 심층 학습 알고리즘은 수많은 이미지 데이터를 분석하여 특정 객체나 패턴을 식별하는 능력을 갖출 수 있습니다. 또한, 자연어 처리에서는 텍스트 데이터를 분석하여 문장의 의미를 이해하고 감정을 파악하거나 번역하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

 

심층 학습은 인공지능 발전에 큰 영향을 미치고 있으며, 앞으로도 더욱 발전하여 새로운 기술과 응용 분야를 창출할 것으로 기대됩니다.